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J-GLOBAL ID：202202235769212494   整理番号：22A0578235

非線形方程式系のための離散交差による近傍ベース粒子群最適化【JST・京大機械翻訳】

Neighborhood-based particle swarm optimization with discrete crossover for nonlinear equation systems

著者 (3件)： Pan Linqiang (Key Laboratory of Image Information Processing and Intelligent Control of Education Ministry of China, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Zhao Yi (Key Laboratory of Image Information Processing and Intelligent Control of Education Ministry of China, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Li Lianghao (Key Laboratory of Image Information Processing and Intelligent Control of Education Ministry of China, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China)
資料名： Swarm and Evolutionary Computation  (Swarm and Evolutionary Computation)
巻： 69  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3213A  ISSN： 2210-6502  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非線形方程式システム(NESs)は工学と科学において重要である。一般的に,NESは1つ以上の根を持ち,数値計算のために単一ランで複数の根を位置決めすることは大きな課題である。この挑戦的な課題に取り組むために,離散交差(MNPSO)による近傍ベースの粒子群最適化を提案した。MNPSOには3つの主な特徴がある。(1)それは,開発と探査のバランスをとるために2段階フレームワークを採用する。(2)距離ベースの適応近傍技術を提案して,それは各々の粒子のために適切な近傍を形成することができた。(3)離散交差オペレータは高次元問題におけるPSOの性能を改善する。MNPSOの性能を評価するためにテストスイートとして異なる特徴を持つ30のNESを選択した。実験結果は,MNPSOが単一ランで複数の根を位置決めでき,MNPSOの根比と成功率が他の方法より高いことを明らかにした。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  数値計算 ,  オペレータ ,  *非線形方程式 ,  集合 ,  問題 ,  高次元
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  *粒子群最適化 ,  成功率 ,  テストスイート , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 非線形方程式系 ,  粒子群最適化 ,  進化アルゴリズム ,  ニッチ技術

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非線形方程式 ,  交差 ,  近傍 ,  粒子群最適化